フーリエ解析（Fourier Analysis）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

フーリエ解析（Fourier Analysis）

フーリエ解析（Fourier Analysis）とは、複雑な信号（音、画像、振動、電波など）をいくつもの単純な波（正弦波・余弦波）の足し合わせとして表す方法です。
19世紀にフランスの数学者ジャン＝バティスト・フーリエが提案しました。

例えば、音楽の波形はとても複雑ですが、実は「ド」の音、「ソ」の音…のような単純な音の組み合わせでできています。
フーリエ解析では、この複雑な波形を「どんな高さ（周波数）の波が、どれくらいの強さで入っているか」に分解します。

数式的には、信号 $f(t)$ を三角関数の和（フーリエ級数）や、より一般的にフーリエ変換（Fourier Transform）で表します。

この解析は、音声処理、画像処理、無線通信、地震波解析、そしてAIの前処理（特徴抽出）にも広く使われています。特にディープラーニングでは、音声認識や画像圧縮のために周波数成分を利用するケースがあります。

フーリエ解析（Fourier Analysis）関連用語

フーリエ解析（Fourier Analysis）に関連する単語は以下の通りです。

フーリエ解析（Fourier Analysis）やさしい解説

フーリエ解析（Fourier Analysis）は、「ごちゃごちゃした波を、単純な波に分ける魔法の計算」です。

例えば…

• ギターの音 → いくつもの音の波が重なってできている
• フーリエ解析を使う → それぞれの音の高さと大きさを調べられる

これは、料理を食べて「塩がこれくらい、砂糖がこれくらい」と味の成分を分けて考えるようなものです。
AIでは、この「波の成分分け」をすることで、音や画像の特徴を数字として扱いやすくしています。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方はぜひご覧ください。